ISSN (print) - 0131-7652

ISSN (online) - 2686-7605

Том 54 № 6 (2024)
ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ

Развитие Базы знаний ИЭОПП СО РАН как инструмента решения исследовательских задач

Требуется подписка или оплата Читать статью PDF (100 RUB)
  • А.В. Костин
А.В. Костин
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет
Bio
DOI: https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2024-6-106-117

Опубликован 27.11.2024

Ключевые слова

  • База знаний; ГИС-моделирование; накопление знаний; когнитивное моделирование; очистка данных

Как цитировать

1.
Костин А. Развитие Базы знаний ИЭОПП СО РАН как инструмента решения исследовательских задач. ECO [Интернет]. 27 ноябрь 2024 г. [цитируется по 9 декабрь 2024 г.];54(6):106-17. доступно на: https://ecotrends.ru/index.php/eco/article/view/4796

Аннотация

В статье на примере Института экономики и организации промышленного производства СО РАН рассматривается опыт разработки базы знаний научного учреждения с учётом поставленных исследовательских задач, демонстрируются точки её применения. Формируемая База знаний направлена на аккумулирование, анализ и структурирование первичных данных о ресурсах, объектах, технологиях, состоянии и развитии макрорегиона Азиатская Россия, в целях достижения качественно нового уровня понимания и представления происходящих в ней социально-экономических процессов. Помимо нескольких блоков данных в её состав входит модельный комплекс, ориентированный на расширение исследовательского инструментария для анализа, прогнозирования данных, их динамики и взаимосвязей. ГИС-интерфейс Базы знаний позволяет развивать методы ГИС-моделирования и прогнозирования социально-экономических показателей развития территорий.
Требуется подписка или оплата Читать статью PDF (100 RUB)

Библиографические ссылки

  1. Анализ и оценка процессов создания и развития в Азиатской России транспортной магистральной сети различного назначения / Под ред. А.А. Широва, О.В. Тарасовой. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2024. 484 с.
  2. Болбаков Р.Г. Отношение между явным и неявным знанием // Перспективы науки и образования. 2015. № 1 (13). С. 10–16.
  3. Костин А.В. База знаний как инструментарий решения задач в экономической, социальной и производственной сферах / Под ред. М.А. Ягольницера. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. 146 с.
  4. Костина Е.А., Костин А.В. Умный город как фактор развития высокотехнологичных компаний // Регион: экономика и социология. 2023. № 3 (119). С. 84–110. DOI: 10.15372/REG20230304
  5. Модели и методы прогнозирования: Азиатская Россия в экономике страны / Под ред. А.О. Баранова, В.И. Суслова; ИЭОПП СО РАН. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. 436 с. DOI: 10.36264/978–5–89665–376–9–2023–012–436
  6. Нонака И., Такеучи Х. Компания – создатель знания: зарождение и развитие инноваций в японских фирмах / Пер. с англ. А. Трактинского. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2011. 366 с.
  7. Новый импульс Азиатской России: источники и средства развития. В 2-х т. Т. 1 / Под ред. В.А. Крюкова, Н.И. Суслова; ИЭОПП СО РАН. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. 418 с. DOI: 10.36264/978–5–89665–375–2–2023–011–418
  8. Тузовский А.Ф. Разработка систем управления знаниями на основе единой онтологической базы знаний // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2007. Т. 310. № 2. С. 182–185.
  9. Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии). Томск: Изд-во НТЛ, 2005. 260 c.
  10. Ягольницер М.А., Овсянникова М.А., Костин А.В. Синергия инвестиционных проектов: когнитивный подход // Мир экономики и управления. 2022. Т. 22. № 3. С. 51–65.
  11. Felfernig, A., Wotawa, F. (2013). Intelligent engineering techniques for knowledge bases. AI Commun. Т. 26. No. 1. Pp. 1–2. (In Russ.).
  12. Foray, D., Lundvall, B. (1996). The knowledge-based economy: from the economics of knowledge to the learning economy. OECD Documents: Employment and Growth in the Knowledge-Based Economy. Pp. 11–32. DOI:10.1016/B978–0–7506–7009–8.50011–2
  13. Hou, X. et al. (2023). A semantic data-driven knowledge base construction method to assist designers in design inspiration based on traditional motifs. Advanced Engineering Informatics. Т. 56. P. 101987.